3 mejores prácticas para la implementación del análisis predictivo

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El análisis predictivo (PA) puede ahorrar dinero a las empresas, ayudarlas a identificar curvas de compra con tendencia ascendente para que puedan ser las primeras en llevar productos y promociones al mercado, y anticipar fallas de equipos en las líneas de producción antes de que sucedan.

PA también puede identificar posibles interrupciones en las cadenas de suministro, predecir amenazas climáticas e identificar a los empleados que corren mayor riesgo de dejar la empresa por otras oportunidades.

A pesar de esto, la adopción de la analítica predictiva ha sido lenta. En una encuesta del Dresner Advisory Service de 2017, solo el 23% de las empresas indicaron que estaban utilizando activamente el análisis predictivo.

Dada la crisis de COVID-19 y otros proyectos de análisis que están más cerca del frente de la línea, esta tasa de adopción relativamente lenta no ha cambiado significativamente. Una de las razones de la inquietud es que el desarrollo de modelos analíticos predictivos eficaces requiere tiempo y recursos. Si las empresas carecen de la capacidad para contratar o financiar estos recursos, deben buscar soluciones de software comerciales, pero en la mayoría de los casos, las mejores soluciones de su clase aún no se han establecido claramente. Luego, está el usuario más probable de análisis predictivo: los departamentos de finanzas corporativas. Por naturaleza, los departamentos de finanzas son conservadores y prefieren adoptar soluciones que han sido probadas por el tiempo.

Todos estos factores podrían convencer a un CIO de que es mejor esperar a que la analítica predictiva madure como disciplina analítica. Aquí hay varias prácticas recomendadas que pueden ayudar.

1. Decida qué tan precisos deben ser sus análisis predictivos

Hay empresas que utilizan PA con un riesgo relativamente bajo en áreas operativas que podrían comenzar con una precisión del 65%. No permiten que estos modelos tomen las decisiones finales, pero los utilizan como guías generales que pueden señalar tendencias que pueden ayudar en la toma de decisiones.

2. Decide cuánto riesgo puedes asumir

Hay casos en los que las empresas pueden permitirse asumir más riesgos con niveles de precisión de PA más bajos. Con el tiempo, la precisión de la PA mejorará en función de lo aprendido. Esto también te permite empezar a introducir PA en el juego.

3. Planifique las interrupciones y continúe perfeccionando sus modelos de análisis predictivo

Para cada modelo de análisis predictivo que se desarrolla, las empresas deben mejorarlo y perfeccionarlo continuamente. Esto mejora la precisión de los análisis y también asegura que la empresa avanza al ritmo de los negocios.

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